Effectiveness of the Extension for Community Healthcare Outcomes (ECHO) Model of continuing tele-education and influence of key learning conditions on the development of competencies in healthcare professionals: Protocol for a mixed methods systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BackgroundThe Extension for Community Healthcare Outcomes (ECHO) Model of continuing tele-education is an innovative guided-practice model aiming at amplifying healthcare professionals’ competencies in the management of chronic and complex health conditions. While data on the effectiveness of the ECHO Model is increasingly available in the literature, the influence of key learning conditions on the model effectiveness remains unclear. Therefore, the overarching aim of this systematic review is to identify, appraise and synthesize the available quantitative (QUAN) and qualitative (QUAL) evidence regarding the effectiveness of the ECHO Model and the influence of key learning conditions on the development of competencies in healthcare professionals.MethodsThis proposed systematic review will be conducted in accordance with the Joanna Briggs Institute (JBI) methodology for Mixed Methods Systematic Reviews (MMSR) and will follow a convergent segregated approach. A systematic search will be undertaken using QUAN, QUAL and mixed methods (MM) studies of ECHO-affiliated programs identified in five databases. A publication date filter will be applied to find the articles published from 2003 onwards. Sources of unpublished studies and grey literature will be searched as well. Retrieved citations will be screened by two review authors independently. Disagreements will be resolved through discussion until a consensus is reached, or by including a third reviewer. Studies meeting the predefined inclusion criteria will be assessed on methodological quality and the data will be extracted using standardized data extraction forms. Separate QUAN and QUAL synthesis will be performed, and findings will be integrated using a matrix approach for the purpose of comparison and complementarity.DiscussionThis MMSR will fulfill important gaps in the current literature on the ECHO Model, as the first to provide estimates on its effectiveness and consider simultaneously the influence of key learning conditions on the development of competencies in healthcare professionals. As implementations of the ECHO Model greatly vary depending on the context, topic and targeted professional group, a better understanding of the conditions that contribute to competencies’ development in healthcare professionals is crucial to inform the design and implementation of the model.Systematic review registration:This MMSR protocol is pending registration in the International Prospective Register of Ongoing Systematic Reviews PROSPERO (submitted October 21, 2020; ID Number: 197579).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,143 | 0,148 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,008 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».